MEMOREPAIR: 에이전트 메모리에서의 장벽 우선 계층적 복구

MEMOREPAIR: Barrier-First Cascade Repair in Agentic Memory

에이전트 메모리는 다양한 작업을 통해 지속적인 파생 결과물을 생성합니다. 여기에는 요약, 캐시된 출력, 임베딩, 학습된 기술, 그리고 실행 가능한 도구 절차가 포함됩니다. 원본 결과물이 삭제되거나 수정되거나, 또는 도구 또는 API 변경으로 인해 유효하지 않게 되면, 해당 원본에서 파생된 결과물들이 여전히 유효한 상태로 남아 있어 향후 작업에 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 우리는 이러한 오류 방식을 '계층적 업데이트 문제'로 정의하며, 복구는 메모리 저장소의 보이는 파생 상태를 대상으로 합니다. 본 논문에서는 에이전트 메모리를 위한 '장벽 우선 계층적 복구' 계약인 MemoRepair를 제안합니다. MemoRepair 복구 이벤트는 유효하지 않은 파생 상태에서 유효한 후속 상태로의 제어된 전환을 유도합니다. 영향을 받는 파생 결과물은 복구 전에 제거되고, 남아 있는 정보를 기반으로 후속 결과물이 생성되며, 현재 인터페이스 하에서 복구된 이전 결과물과 함께 준비됩니다. 또한, 유효한 이전 결과물을 포함하는 후속 결과물만이 다시 게시될 수 있도록 제한합니다. 이러한 계약은 고정된 복구 비용과 효율성 사이의 균형을 맞추는 '수량화된 복구 선택' 문제를 야기합니다. 우리는 유도된 게시 문제가 최대 가중 이전 결과물 연결 문제로 축소될 수 있으며, 단일의 s-t 최소 절단 문제로 정확하게 해결될 수 있음을 보여줍니다. ToolBench 및 MemoryArena에서의 실험 결과, 완전한 영향 추적 정보와 함께 MemoRepair를 사용하면, 계층적 복구가 없는 시스템에서 69.8-94.3%에 달했던 유효하지 않은 메모리 노출을 0%로 줄일 수 있습니다. 또한, 모든 결과물을 복구하는 방법에 비해, MemoRepair는 91.1-94.3%의 유효한 후속 결과물을 복구하면서, 정규화된 복구 연산 비용을 1.00에서 0.57-0.76으로 감소시킵니다.

Agentic memory evolves across tasks into durable derived artifacts: summaries, cached outputs, embeddings, learned skills, and executable tool procedures. When a source artifact is deleted, corrected, or invalidated by tool or API migration, descendants derived from that source can remain visible and steer future actions with stale support. We formalize this failure mode as the cascade update problem, where repair targets the visible derived state of the memory store. We present MemoRepair, a barrier-first cascade-repair contract for agentic memory. A repair event induces a controlled transition from invalidated descendant state to validated successor state: affected descendants are withdrawn before repair, successors are constructed from retained support and staged repaired predecessors under the current interface, and republication is restricted to validated predecessor-closed successors. This contract induces a scalarized repair-selection problem for a fixed repair-cost tradeoff. We show that the induced publication problem reduces to maximum-weight predecessor closure and can be solved exactly by a single s-t min-cut. Experiments on ToolBench and MemoryArena show that, with complete influence provenance, MemoRepair reduces invalidated-memory exposure from 69.8-94.3% under systems without cascade repair to 0%. Compared with exhaustive Repair all, it recovers 91.1-94.3% of validated successors while reducing normalized repair-operator cost from 1.00 to 0.57-0.76.